1024fftverilog代码 1024点FFT快速傅立叶变换.zip

一个matlab 函数 。。。。。。。。。。

对快速傅立叶变换（FFT）的原理以及相对于DFT运算量的缩减和编程思想作了较为详细的论述

快速傅里叶变换和卷积算法（努斯鲍默）中文版

在“ m”乘“ n”网格上模拟静态高斯场输入： - 'm' 和 'n' 用于评估 m*n 网格上的字段； 注意协方差矩阵的大小是 m^2*n^2； -标量函数rho（h），其中“ h”是二维向量输入和 cov(X_t,Y_s)=rho(ts) 是 cov。 的函数二维平稳高斯场； 请参阅下面的参考； 输出： - 两个统计独立的字段“field1”和“field2” 在m * n网格上； - 向量 'tx' 和 'ty' 以便通过绘制场图像c（tx，ty，field1） 例子： rho=@(h)((1-h(1)^2/50^2-h(1)*h(2)/(15*50)-h(2)^2/15^2).. . *exp(-(h(1)^2/50^2+h(2)^2/15^2))); % 定义协方差函数Fixed_Gaussian_process(512,384,rho); % 不需要输出时的绘图参考： Kroe

实现简单图像处理，包括256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、中值滤波、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、直方图均衡、离散余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑

DFT的matlab源代码meow_fft 我的轻松烦恼Wonderfull FFT 理查德·麦克斯韦（Richard Maxwell） 一个简单的，仅C99，仅标头，0条款BSD许可的快速傅立叶变换（FFT）。 例子 # define MEOW_FFT_IMPLEMENTATION # include < meow_fft.h > # include < malloc.h > void main ( char ** argv, int argv) { ( void ) argv; ( void ) argc; unsigned N = 1024 ; float * in = malloc ( sizeof ( float ) * N); Meow_FFT_Complex* out = malloc ( sizeof (Meow_FFT_Complex) * N); Meow_FFT_Complex* temp = malloc ( sizeof (Meow_FFT_Complex) * N); // prepare data for "in" array. // ... size_t

基于VS2015的快速傅立叶变换(fft)实现及测试工程

需要使用Excel查看调试数据C:\test.csv 傅立叶变化 主要用于谐波分析,能够把任何连续函数化成一系列三角函数的线性叠加的形式。 傅立叶变换之后，水平方向是谐波的频率。 值的大小表示的谐波振幅 值的方向表示了谐波的相位(以直流分量为相对位置). 这里的谐波的图形都是正弦波(从公式上看也许不是，但从图形上看是如此 从公式上都可以转化成正弦波)。 真正的原来的信号，可以把所有谐波叠加起来，从而就可以实现信号的还原。 (真是因为相位的存在,才不至于谐波只是简单的相加,而是矢量和, 从而谐波和谐波之间可能抵消一部分谐波的作用效果。

傅立叶神经算子 该存储库包含该论文的代码： 在这项工作中，我们通过直接在傅立叶空间中对积分内核进行参数化，从而制定了一种新的神经元运算符，从而实现了高效而富有表现力的体系结构。我们对Burgers方程，Darcy流和Navier-Stokes方程（包括湍流状态）进行实验。与现有的神经网络方法相比，我们的傅里叶神经算子显示了最先进的性能，并且与传统的PDE求解器相比，它的速度提高了三个数量级。 它来自以前的作品： 要求 档案文件 代码采用简单脚本的形式。每个脚本应该是独立的并且可以直接运行。 fourier_1d.py是傅立叶神经算子1D的问题，如（与时间无关的）Burgers方程的第5.1节中所讨论的。 fourier_2d.py是傅立叶神经算子的2D问题如达西流在第5.2节中所讨论的。 fourier_2d_time.py是傅立叶神经算子的2D问题诸如在5.3节中讨论的Navier